固体智能充填自主夯实过程机构干涉影响因素与调控方法

自主夯实过程机构干涉自我调控是固体充填智能化的前提条件。基于机构干涉的基本概念，分析了地质条件、架型结构、充填系统布置与工艺参数和其他因素对机构干涉的影响。通过Pro/E 5.0软件构建了固体充填液压支架三维模型，采用运动仿真确定了机构干涉的典型位态，通过二维骨架模型建立了不同工况下夯实机构运动的轨迹方程，提出采用干涉临界范围、干涉几率等指标量化分析煤层厚度、倾角等不同因素对干涉状态的影响规律，结果显示：对于同一种架型，煤层倾角越小干涉临界范围越大，干涉几率越小；在相同的工况条件下，不同架型干涉临界范围及干涉几率差异明显，也即煤层倾角和架型结构的改变将大幅影响机构干涉的几率，是机构干涉的主要影响因素；充填系统布置及工艺参数等因素对机构干涉的影响相对较小。基于上述规律从工序执行前的适应地质条件变化、优化关键充填装备设计、合理选择充填系统布置方式及工艺参数和工序执行中装备智能感知干涉位态、智能调控决策方案、智能控制油缸动作6个方面提出了机构干涉调控方法，建立了机构干涉调控机制。智能充填工作面工程实践表明：未实施干涉调控前，固体智能充填液压支架在执行采充平行作业及自主夯实过程中频频发生卡顿，...     

基于DA-DE-SVM智能模型的煤岩体SC-CO2压裂效果预测

煤岩体压裂效果是超临界CO₂(SC-CO₂)压裂工程设计的主要依据。为准确预测煤岩体SC-CO₂压裂效果，基于多孔相向裂缝动态扩展模拟，筛选确定影响煤岩体SC-CO₂压裂效果的6个地质因素和4个施工因素，提出了一种集成支持向量机(SVM)、蜻蜓算法(DA)、差分进化算法(DE)的混合人工智能模型，利用支持向量机构建SC-CO₂压裂效果与其影响因素之间的关系，并利用蜻蜓算法、差分进化算法联合优化支持向量机的超参数。以相关系数、均方根误差、平均绝对误差为评价指标对混合人工智能模型性能进行了评估，并采用MIV方法对模型输入变量进行了敏感性分析，结果表明：本文提出的DA-DE-SVM智能模型能很好预测煤岩体SC-CO₂压裂效果，其训练集的R值为0.9572，测试集的R值为0.9316。SC-CO₂压裂效果影响因素的重要程度从高到低依次为：相邻压裂钻孔水平距离>垂直地应力>压裂液注入速率>相邻压裂钻孔垂直距离>煤体抗拉强...